Burr formation and correlation with cutting force and acoustic emission signals
Notice bibliographique
Résumé
The principle objective of this work is to present a methodology to evaluate the correlation between burr size attributes (thickness and height) and information computed from acoustic emission and cutting forces signals. In the proposed methodology, cutting force and acoustic emission signals were recorded in each cutting test, and each recorded original acoustic emission signal was segmented into two sections that correspond to steady-state cutting process (cutting signal) and cutting tool exit from the work part (exit signal). The dominant acoustic emission signal parameters including AE max and AE rms were computed from each segmented acoustic emission signal. The maximum values of directional cutting forces (F X , F Y and F Z ) were also measured in each trial. The experimental verification was conducted on slot milling operation which has relatively more complicated burr formation mechanism than that in many other traditional machining operations. Among slot milling burrs, the top-up milling side burrs and exit burrs along up milling side were largest and thickest burrs which were studied in this work. To evaluate the correlation between signal information and burr size, the computed signal information (5 parameters) and their interaction effects (10 parameters) were used to construct the input parameters of the multiple regression fitted models. Statistical methods were then used to assess the adequacy of individual input parameters and signal information. Using the acoustic emission and cutting force signals information in the input layer of multiple regression models, a high correlation was observed between the predicted and observed values of burr size. It was exhibited that due to complex burr formation mechanism in milling operation and strong interaction effects between cutting process parameters, no systematic relationship can be formulated between the milling burrs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».